4、文化遗产数字保存中的三维几何处理技术

文化遗产数字保存中的三维几何处理技术

在文化遗产的数字保存领域,三维几何处理技术扮演着至关重要的角色。它涵盖了从模型的预测、分割、简化到编辑、参数化和变形等多个方面,下面将详细介绍这些技术的原理和操作步骤。

1. 模型预测与平滑

在对模型进行处理时,预测和平滑是重要的基础步骤。经过平滑后,点 $p$ 的预测位置 $p’$ 由以下公式计算:
[
p’ = \frac{1}{k(p)}\sum_{q\in S} a_q f(|c_q - p|) g(|\phi_q(p) - p|)
]
其中,$k(p)$ 是归一化因子,计算公式为:
[
k(p) = \sum_{q\in S} a_q f(|c_q - p|) g(|\phi_q(p) - p|)
]
空间加权函数 $f$ 和影响加权函数 $g$ 均采用高斯函数,影响加权函数决定了保留特征的大小。通过将每个三角形的顶点移动到预测位置,无需其他拓扑信息即可获得平滑的网格。该预测方案基于切平面的方向,即切平面的法线。通过应用平滑算法对切平面法线进行平滑处理,可使预测位置更加平滑。

2. 分割

模糊聚类分割算法在网格分割中应用广泛,它采用从粗到细的方法。多级树的每个节点代表模型特定组件的一个表面补丁,输入模型作为根节点。在每个节点中,需要找到 $k$ 个合适的组件,并确定 $k$ 种节点分解方法。该算法的关键思想是维护模糊组件之间的边界,找到有意义的组件,然后聚焦于小的模糊区域以确定组件之间的精确边界。具体步骤如下:
1. 确定面之间的距离 :基于测地距离和角度距离,确定每两个面之间的距离

【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率与经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网与交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟与拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理与迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用与改进。
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